Tengo un programa bastante grande, donde uso funciones del randommódulo en diferentes archivos. Me gustaría poder establecer la semilla aleatoria una vez, en un lugar, para que el programa siempre devuelva los mismos resultados. ¿Se puede lograr eso en python?
Respuestas:
El módulo principal de Python que se ejecuta debería import randomy llamar random.seed(n): esto se comparte entre todas las demás importaciones randomsiempre que en otro lugar no restablezca la semilla.
randomcódigo de nivel de módulo, que está importando en main, antes de llegar a random.seed(n)in main, entonces esas llamadas se realizarán antes de la semilla, por lo que serán sembradas en el tiempo y de manera efectiva no reproducible. aleatorio.
random.Random()constructor y utilizarlos cuando la reproducibilidad estricta sea importante.
El comentario de zss debe resaltarse como una respuesta real:
Otra cosa con la que la gente debe tener cuidado: si está usando
numpy.random, entonces debe usarnumpy.random.seed()para establecer la semilla. El usorandom.seed()no establecerá la semilla para números aleatorios generados a partir denumpy.random. Esto me confundió por un tiempo. -zss
random module, digamos, función random.choices()y luego más abajo en algún otro punto el numpygenerador de números aleatorios, digamos np.random.normal()que tiene que establecer la semilla para ambos módulos. Lo que suelo hacer es tener un par de líneas en mi me main.pygusta random.seed(my_seed)y np.random.seed(my_seed). Felicitaciones a zss
set_random_seed()para Sage.
Jon Clements prácticamente responde a mi pregunta. Sin embargo, no fue el problema real: resulta que la razón de la aleatoriedad de mi código fue el numpy.linalg SVD porque no siempre produce los mismos resultados para matrices mal acondicionadas.
¡Así que asegúrese de verificar eso en su código, si tiene los mismos problemas!
Basándose en respuestas anteriores: tenga en cuenta que muchas construcciones pueden divergir en las rutas de ejecución, incluso cuando todas las semillas están controladas.
Estaba pensando " bueno, puse mis semillas para que sean siempre las mismas, y no tengo dependencias externas / cambiantes, por lo tanto, la ruta de ejecución de mi código siempre debería ser la misma ", pero eso está mal.
El ejemplo que me mordió fue list(set(...)), donde el orden resultante puede diferir.
Puede garantizar esto con bastante facilidad utilizando su propio generador de números aleatorios.
Simplemente elija tres números primos grandes (asumiendo que esta no es una aplicación de criptografía) y conéctelos a a, byc: a = ((a * b)% c) Esto le da un sistema de retroalimentación que produce datos bastante aleatorios. Tenga en cuenta que no todos los números primos funcionan igual de bien, pero si solo está haciendo una simulación, no debería importar; todo lo que realmente necesita para la mayoría de las simulaciones es una mezcla de números con un patrón (pseudoaleatorio, recuerde) lo suficientemente complejo como para no coincide de alguna manera con su aplicación.
Knuth habla de esto.